1、了解模板匹配演算法進行數字識別的基本原理，理解bmp 影象在儲存器中的儲存形式。
2、實現bmp格式影象中印刷體數字的識別。
1、基本原理
實驗採用模板匹配中畫素點重合的方法，將待測影象中的數字與模板庫中的各個數字進行比對，認為模板庫中與待測數字重合畫素點最多的為數字識別結果。
模板庫的建立
將包含 0—9 十個數字的十張bmp 格式的影象（本模板庫的影象均為白色背景黑色字型）讀入，將其畫素資訊分別存入十個50 x 50的二維陣列中。本實驗中灰度影象的灰度值低於50的為有效畫素點，其對應的二維陣列中的數值定義為1，灰度值大於50 的認為是無效點，其對應的二維陣列中的數值定義為0。
待檢測影象中的數字分離
定義如下結構體：
structw[20];
structh[20];
如果輸入影象包含n x m個數字，則需要將n x m個數字分離開之後，分別與模板庫進行匹配並分別識別，將識別結果存入result[n x m]的陣列中。
實驗主要處理1 x m個數字的影象，先統計影象中每行每列有效畫素點分別存入grayw和grayh中，然後逐行逐列掃瞄影象，通過w.left和w.right，h.up 和h.down 分別標記每個數字的左右上下可將數值分離。
模板的匹配與識別
依次識別每一位數字，將每一位數字的畫素資訊存入50´50的名為t 的二維陣列中，有效畫素點定為1，無效畫素點定義0。將得到的分離後的數字的二維陣列t 與各個模板進行匹配。由於模板和待檢測數字中的有效畫素點在陣列中均表示為1，可通過對應點相加之後對2取餘數再相加得到結果sum，比較待檢測影象與十個模板得到的sum的值，sum 最小的表示待檢測數字與其影象重合點最多，即認為待檢測數字為該數字。
2、演算法步驟
（1）模板庫的建立，十個數字的十張bmp 格式的影象讀入，並以二值形式分別存入十個50´50的二維陣列中；
（2）通過分別標記每個數字的左右上下位置，將待檢測影象中的
數字進行分離；
（3）統計待檢測影象與十個模板得到的影象重合點數目，進行模
板的匹配與識別。
模板需要識別的
識別的結果
如上圖結果所示，其是由識別出來的每乙個數字的結果拼接得到。該演算法進行識別之前必須對數字進行很好的分離，否則將會出現很大識別誤差。
#include#include#include#include#include #define imagew 288
#define imageh 36
int imageptr[10][1800];
int height[10];int width[10];
int bmpheight, bmpwidth, bibitcount;
unsigned char *pbmpbuf;
rgbquad *pcolortable;
int image[10368];
int print[10368];
int end[15];
int start[14][2];
void fun()
}} //尋找數字k的起點oy
for(j=0;j<36;j++)
}} //尋找數字k的終點end
for(i=start[k][0];i<288;i++)
if(j==36)
} }
//匹配
int sum=0;
int lsum=0;
int res;
int m;
int n;
for(k=0;k<14;k++){
lsum=0;
for(q=0;q<10;q++){
sum=0;
for(i=start[k][0];i
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